python是一种计算机程序设计语言，在这之前，你可能听说过很多编程语言了，难学的c、火热的java，适合新手的Basic语言等，python就是属于这些编程语言中其中一种

我们先普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机办事，比如下载一个音乐播放器，编写一个文档等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。

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比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。

所以Python是一种相当成熟的语言。

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2020年最新python教程

如果你处于想学python或者正在学习python，python的教程不少了吧，但是是最新的吗？

说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容，在这小编分享一波2020最新的python全套教程最后小编为大家准备了新出的python自学视频教程，共计约200G，免费分享给大家！

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下面是清华大学毕业的高琪老师亲手打造的Python学习路线和视频。共分为7大阶段.

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第一阶段Python入门

章节1：Python入门

章节2：编程基本概念

章节3：序列

章节4：控制语句

章节5：函数

章节6：面向对象编程

第二阶段Python 深入与提高

章节1：异常处理

章节2：文件处理

章节3：模块

章节4：GUI编程

章节5：游戏开发-坦克大战

第三阶段Python 网络与并发编程

章节1：并发编程

章节2：网络通信

第四阶段Python 核心特性

章节1：生成器和装饰器

章节2：函数式编程

章节3：正则表达式

章节4：内存管理

第五阶段数据库编程基础

章节1：数据库环境搭建

章节2：SQL 语句基础

第六阶段Linux 环境编程基础

章节1：安装和系统认知

章节2：文件管理，数据分析命令

章节3：用户权限管理和安装管理

章节4：重定向

第七阶段网页编程基础

章节1：html5

章节2：CSS 样式

章节3：JavaScript

章节4：jquery

第八阶段Flask框架

章节1：虚拟环境

章节2：Flask视图基础和URL

章节3：Flask之Jinja2模版

章节4：Flask视图高级

章节5：Flask高级

章节6：Flask数据库

第九阶段Python_Django2 框架

章节1：Django初级

章节2：Django进阶

章节3：Djangogo高级

章节4：Git版本控制（含接口文档补充内容）

第十阶段Python_Tornado 框架

章节1：Tornado 语法

章节2：Tornado 深入学习

章节3：Tornado 数据库操作

章节4：Tornado 异步

第十一阶段Python_大型电商项目

章节1：Django项目阶段-电商项目

第十二阶段Python 爬虫开发

章节1：爬虫介绍与常用工具

章节2：爬虫开发常用模块

章节3：数据提取与验证码识别

章节4：scrapy 框架简介与配置

章节5：scrapy 框架高级

章节6：爬虫数据存储

章节5：scrapy 框架高级

章节8：分布式爬虫

第十三阶段算法与数据结构

章节1：算法与数据结构

第十四阶段数据分析理论和实战

章节1：补充数学知识

章节2：matplotlib

章节3：seaborn

章节4：Anaconda介绍_安装_操作

章节5：ipython介绍

章节6：jupyter notebook_介绍和使用

章节7：numpy

章节8：pandas

章节9：数据获取_清洗_整理

章节10：多层索引

章节11：数据分析案例_案例1_足球运动员分析

章节12：数据分析案例_案例2_电影数据分析

章节13：数据分析案例_案例3_机场延迟分析

第十五阶段人工智能基础_机器学习理论和实战

章节1：无约束最优化问题的求解算法

章节2：三种梯度下降法

章节3：代码实战梯度下降法与优化

章节4：归一化

章节5：正则化

章节6：多元线性回归的衍生算法

章节7：多项式升维

章节8：逻辑回归和Softmax回归

章节9：逻辑回归优化与拟牛顿法

章节10：SVM支持向量机

章节11：决策树

章节12：随机森林

章节13：分类评估指标

章节14：Adaboost

章节15：GBDT和XGBoost

第十六阶段人工智能基础_深度学习理论和实战章节1：理解神经网络及应用

章节2：Tensorflow入门与安装

章节3：反向传播及利用Tensorflow完成浅层模型

章节4：Tensorflow使用优化器以及模型的存储和加载

章节5：深度神经网络DNN

章节6：卷积神经网络CNN

章节7：卷积神经网络实战

章节8：Keras框架

第十七阶段Hadoop 分布式文件系统：HDFS（扩展）

章节1：Hadoop 简单介绍及架构设计

章节2：Hadoop 高可用集群及java API

第十八阶段Hadoop 分布式计算框架：Mapreduce（扩展）

章节1：MapReduce 分布式计算框架架构设计及项目案例

第十九阶段Hadoop 离线体系：Hive（扩展）

章节1：hive架构、搭建、sql语法、函数

章节2：hive分区、分桶、安全认证、优化

第二十阶段spark体系之分布式计算（扩展）章节1：Scala语言特点、类、对象、集合

章节2：Scala隐式转换、通信模型

章节3：Spark初始、核心RDD、算子

章节4：Spark集群搭建、任务提交流程

章节5：Spark计算模式、任务调度和资源调度

章节6：Spark核心源码

章节7：Spark业务场景、Shuffle机制

章节8：SparkShuffle源码、SparkSQL初始

章节9：SparkSQL函数、SparkStreaming初始

章节10：Kafka、SparkStreaming+Kafka两种版本整合

第二十一阶段Python_数据分析项目

章节1：人工智能项目流程

章节2：二手车价格预测

章节3：旅游景点票价预测

章节4：工资分类预测

章节5：广告点击转化率预测

章节6：文本分类-自然语言处理

章节7：音乐推荐系统

章节8：银行客户流失分析

章节9：申请评分卡

第二十二阶段面试和成功求职的秘技

章节1：简历

章节2：面试前的准备

章节3：笔试和面试

章节4：offer 和上班后，如何应对

第二十三阶段入职后快速成长到CTO

章节1：入职后三个月试用期要做的事

章节2：前三年需要学的技术

章节3：前三年需要提高的软实力

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